RWKV – transformer 与 RNN 的强强联合

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三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）

目录三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得…

深入理解BERT Transformer ，不仅仅是注意力机制

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型…

zz全面拥抱Transformer

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的…

Transformer 和 Transformer-XL——从基础框架理解BERT与XLNet

目录写在前面1. Transformer1.1 从哪里来?1.2 有什么不同?1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小结写在前面前两天我正在微信上刷着消息,猛然间关注的几个学习号刷屏,又一个超强预训练语言模型问世——XLNet,它由卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出…

espnet中的transformer和LSTM语言模型对比实验

摘要:本文以aishell为例,通过对比实验为大家介绍transformer和LSTM语言模型. 本文分享自华为云社区<espnet中的transformer和LSTM语言模型对比---以aishell为例>,作者: 可爱又积极 . NLP特征提取器简介 - RNN和Transformer 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构. 长短期记忆网络(LSTM) 传统RNN的做法是将所有知识全部提取出来,不作任何处理的输入…

Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型技术初探

一.Transformer模型 2017年,Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型,其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构.相比 RNN 网络结构,其最大的优点是可以并行计算.Transformer 的整体模型架构如下图所示 0x1:Transformer概览首先,让我们先将Transformer模型视为一个黑盒,如下图所示.在机器翻译任务中,将一种语言的一个句子作为输入…

XLNet预训练模型，看这篇就够了！(代码实现)

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型.总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of-the-art),包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 作者表示,BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息,性能优于基于自回归语言模型的…